LLM - 理解 多模态大语言模型 (MLLM) 的发展与相关技术 (一)

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多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Models, MLLM)，例如 GPT-4V，使用 大语言模型 (LLM) 作为内核，执行多模态任务。常见多模态任务，包括看图讲故事、不需要 OCR 的数学推理等，同时，需要注意多模态 幻觉 (Hallucination) 的问题，以及扩展的多模态技术，如 多模态的上下文学习 (In-Context Learning)，多模态的思维链 (Chain of Thought)，大语言模型辅助的视觉推理 (LLM-Aided Visual Reasoning) 等。MLLM 的核心概念，即网络架构 (Architecture)、训练策略 (Training Strategy)、数据 (Data)、评估 (Evaluation)，关注大模型的涌现能力 (Emergent Ability)，以及融合大语言模型与大视觉模型 (Large Vision Models, LVM) 的方法。其中，常见的视觉任务包括：

分割任务 (Segmentation)，相关技术:

• SAM: Segment Anything
• SAM2: SAM 2: Segment Anything in Images and Videos

检测任务 (Detection)，相关技术:

• DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection，2022-6-11，香港科技大学

• Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection

  • DINO: DETR with Improved deNoising anchOr boxes
  • DETR: DEtection TRansformer

• DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

目前 CV 任务主要分为 2 类，即判别式 (Discriminative) 和 生成式 (Generative)，判别式参考 CLIP 相关模型，生成式参考 OFA 相关模型。

• CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
• OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework, ICML-2022

同样的，MLLM 也属于生成式的模型，但是，与传统的模型相比，表现出 2 个代表性特征，即：

1. MLLM 基于具有 十亿规模 (Billion-Scale) 参数的 LLM，这在以前的模型中没有使用，可以更好的执行推理任务。
2. MLLM 使用新的训练范式来释放其全部潜力，例如使用 多模态指令微调 (Multimodal Instruction Tuning)，以鼓励模型遵循新的指令。

其中，多模态指令微调 (Multimodal Instruction Tuning) 的相关技术，如下：

• LLM 指令微调，参考 FLAN: Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners - ICLR-2022 Google Research
• 多模态的 LLM 指令微调，参考 LLaVA (Large Language and Vision Assistant) : Visual Instruction Tuning - NeurIPS-2023 Microsoft Research

MLLM 的一些研究方向，包括：

1. 更好的 颗粒度(Granularity) 支持，开发对于用户提示的更精细控制，通过方框或点击，支持特定区域或对象。
2. 增强对输入和输出模态的支持，如图像、视频、音频和点云。除了多模态的输入，例如 NExT-GPT 项目，进一步支持多模态的输出。
3. 改进语言支持，努力将 MLLMs 的成功延伸到其他语言，例如中文，尽管训练语料相对有限。
4. 扩展到更多领域和使用场景，将 MLLMs 的强大能力转移到其他领域，如医学图像理解和文档解析。

医学领域的相关进展：

• Llava-med: Training a large language-and-vision assistant for biomedicine in one day, 2023.6.1
• Med-flamingo: a multi-modal medical few-shot learner, 2023.6.27
• Pmc-vqa: Visual instruction tuning for medical visual question answering, 2023.5.29

MLLM 发展的时间线 (至 2024 年)：

SAM 系列 1~2

Paper：

• SAM: Segment Anything
• SAM2: SAM 2: Segment Anything in Images and Videos

SAM 模型 (Model) 包括 3 个部分：

1. 任务：具有提示的分割任务
2. 模型：分割模型：支持数据标注，以及，通过提示词工程 Zero-Shot 迁移至一系列任务。
3. 数据：数据引擎 (SA-1B)：收集超过10 亿个 Mask。

参考：

SAM 架构 (Architecture): 重量级 (Heavy Weight) 的图像编码器，输出图像嵌入编码，通过多种输入提示词，进行高效查询，以实时速度生成目标 Mask。多于一个目标的模糊提示，SAM 可以输出多个有效 Mask 及其关联的置信度分数。参考：

轻量级的掩码解码器 (Lightweight Mask Decoder):

1. 通过 2 层解码器，通过交叉注意力，更新图像嵌入和提示 Token。
2. 图像嵌入被放大，更新后的输出 Token，用于动态预测 Mask。
3. 为保持图示清晰：在每个注意力层中，位置编码被添加到图像嵌入中，整个初始提示 Token (包括位置编码) 重新添加到 Token 的 Query 和 Key中。

SAM2 模型:

1. 任务：具有提示的视觉分割任务。
2. 模型：SAM2 通过已存储先前提示和预测结果的 流式记忆(Streaming Memory)，交互式地在一个或多个视频帧上，通过提示，如点击、Box 或Mask，分割区域。
3. 数据集：大规模 SA-V 数据集 (50.9K Videos)。

如图：

SAM2 架构：对于给定帧，分割预测依赖于当前提示或先前观察的记忆。视频以流式方式处理，图像编码器一次处理一帧，与之前帧中目标对象的记忆，进行 交叉注意(Cross-Attended)。Mask 解码器，可选的也接受输入提示词，预测该帧的分割 Mask。最后，记忆编码器，转换预测和图像编码器的嵌入，用于在未来帧中使用。如图：

记忆 Attention (Memory Attention：除了正弦绝对位置嵌入外，在自注意力和交叉注意力层中，使用二维空间旋转位置嵌入 (RoPE)。目标指针 Token 不使用 RoPE，因为没有特定的空间对应关系。默认情况下，记忆注意力使用 L = 4 层。

Mask 解码器架构：设计与 SAM 相似，并且在上采样过程中，额外包括来自图像编码器的 stride 4 和 8 的特征 (引入多尺度特征)。同时，使用与输出 Mask 相应的 Mask Token，作为对象指针，并且生成遮挡评分，以指示感兴趣的目标，在当前帧中是否可见。

DINO 系列

Paper:

• DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection，2022-6-11，香港科技大学

• Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection

  • DINO: DETR with Improved deNoising anchOr boxes
  • DETR: DEtection TRansformer

• DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

Grounding DINO (定位 DINO): 开放集检测 (Open-Set Detection) 的关键，在于引入语言信息以实现对未见物体的泛化。大多数现有的开放集检测器，都是通过将封闭集检测器，扩展到带有语言信息的开放集场景来开发的。特征融合可能发生在以下三个阶段中：Neck (Phase A)、Query Initialization (Phase B) 和 Head (Phase C)。举例来说，GLIP 选择了Phase A，而 OV-SETR 选择在 Phase B 进行模型融合。封闭集检测器通常有三个重要模块：

1. 用于特征提取的主干网络 (Backbone)
2. 用于特征增强的颈部 (Neck) 网络
3. 用于区域细化或框预测的头部 (Head) 网络。

封闭集检测器可以通过学习语言感知的区域嵌入，泛化检测新物体，使得每个区域，都可以在语言感知的语义空间中被分类到新的类别中。实现这一目标的关键是，在颈部或头部输出中，计算 区域输出(Region Outputs) 与 语言特征(Language Features) 之间的对比损失。

Grounding DINO 架构，不同的特征融合方式，分别应用在 3 个阶段：

• Phasa A：设计结合 Self-Attention、Text-to-Image Cross-Attention、Image-to-Text Attention 的特征 Enhancer 应用在 Neck 中。
• Phasa B：设计 Language-Guided Query Selection 用于初始化 Head 的 Query。
• Phasa C：设计跨模态的 Decoder 用于 Head 部分，从而增强 Query 特征表达。

即：

OFA (早期的视觉多模态)

Paper: OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework, ICML-2022

OFA，One For All，融合视觉文本任务、视觉任务、语言任务的预训练任务，包括视觉定位 (Visual Grounding)、定位描述 (Grounded Captioning)、图文匹配 (Image-Text Matching)、图像描述 (Image Captioning)、视觉问答 (VQA)、目标检测 (Object Detection)、图像填充 (Image Infilling) 以及文本填充 (Text Infilling)，即：

指令微调 (Instruction Tuning)

Paper：

• LLM 指令微调，参考 FLAN: Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners - ICLR-2022 Google Research
• 多模态的 LLM 指令微调，参考 LLaVA (Large Language and Vision Assistant) : Visual Instruction Tuning - NeurIPS-2023 Microsoft Research

FLAN 示例：

FLAN 与其他模式的对比：

视觉指令微调 LLaVA 网络架构：

参考：

• 知乎 - 十分钟解读Grounding DINO-根据文字提示检测任意目标
• GitHub - Awesome-Multimodal-Large-Language-Models